제조업을 위한 산업 AI 참조 아키텍처
이 아키텍처는 공장 바닥에서 클라우드까지의 산업 데이터 통합을 보여주며, 제조 분석, AI 주도 운영 및 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼 전반에 걸친 엣지 컴퓨팅에 대한 모범 사례 디자인 패턴을 보여줍니다.
데이터 통합 및 처리
산업 시스템(ERP, 센서, 장비)은 원시 데이터를 DataOps를 통해 클라우드 기반 메달리온 아키텍처로 전달하며, 여기서 데이터는 Bronze, Silver, Gold 계층을 통해 다양한 사용 사례에 맞게 정제되고 풍부해집니다.
- 분석 및 인텔리전스: 처리된 데이터는 생산 지표 (OEE, 준수, 실시간 카운트)에 대한 비즈니스 인텔리전스 대시보드를 구동하고 예측 유지보수, 품질 관리 및 성능 최적화를 위한 AI 모델을 훈련시킵니다
- AI 에이전트 및 엣지 배포: 고급 AI 에이전트는 현장 서비스 추천 및 자율 생산 제어를 처리하며, 모델은 장비 근처의 엣지 장치에 배포되어 실시간, 저지연 의사결정 및 안전 제어를 가능하게 합니다
데이터 흐름
다음은 산업 AI 아키텍처 다이어그램에 표시된 데이터 흐름에 대한 설명입니다.
- 수집 패턴은 두 가지 범주로 나뉩니다:
- ERP, 시장 데이터 및 제품 설명서는 자산 또는 제품의 구성에 대한 맥락을 제공합니다
- 산업 DataOps는 Purdue 모델 내의 3단계 이하의 데이터 소스를 클라우드에 연결하여 Databricks의 가시성을 제공합니다
- 데이터가 수집됩니다 Lakeflow Connect를 통해 메달리온 아키텍처 의 Bronze 계층으로 메타데이터(통합 네임스페이스)와 함께, 효율적인 증분 읽기 및 쓰기를 활용하여 데이터 수집을 더 빠르고 확장 가능하며 비용 효율적으로 만들면서, 귀하의 데이터는 하류 소비를 위해 신선하게 유지됩니다.
- Lakeflow Declarative Pipelines를 사용하여 배치 및 스트리밍 데이터 파이프라인 모두에 대해 다양한 데이터를 확장 가능하게 정제하고 풍부하게 만들어 Silver 테이블(제조 데이터 모델)로 전달합니다. Silver 테이블은 종종 예측 유지보수, 품질 검사 등을 위한 AI 모델의 훈련 입력으로 사용되어 복잡한 생산 과정에서 자산 성능과 제품 품질을 향상시킵니다.
- 비즈니스 인텔리전스와 보고를 위해, 데이터는 Gold 테이블 내에서 집계되어 전체 장비 효율성(OEE)을 포함한 실시간 분석을 지원할 수 있습니다. 이에는 준수(탄소 패스포트) 및 실시간 생산 수량이 포함됩니다. 또한, AI/BI 와 같은 자연어 인터페이스는 글로벌 공장 네트워크 성능 및 고급 프로세스 제어 도구에 대한 접근을 민주화합니다.
- 다음 Mosaic AI Agent Framework 는 수리 조치와 문제 해결 가이드를 추천하는 필드 서비스 에이전트나 경제 상황, 원료 또는 주변 조건에 따라 생산 시나리오를 시뮬레이션하고 생산 일정을 재정의하는 자율 생산 제어와 같은 에이전트 AI 모델을 훈련시키고, 제공하고, 감사할 수 있습니다.
- AI 에이전트와 머신러닝 모델은 저지연 제어와 안전 목적으로 장비 근처에서 로컬로 실행하기 위해 엣지에 배포됩니다.
장점
산업 AI 아키텍처에 Databricks 플랫폼을 사용하는 이점은 다음과 같습니다.
- 산업 AI 사용 사례에 대한 최고의 실무 아키텍처를 구축하십시오
- 가능한 통합에 대해 알아보고 Databricks를 업계 리더로 구분하는 방법을 알아보세요
